Análisis multivariable para la selección de las mejores zonas productivas de la formación Santo Tomás, sección 68, campo Gustavo Galindo Velasco

Para el desarrollo óptimo de reservorios de hidrocarburos es necesario el uso de la simulación numérica de yacimientos, para lo cual se necesita una gran cantidad de datos tales como parámetros geológicos y de reservorio; por lo que se requiere un adecuado registro de información a lo largo de la vi...

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Published inFuentes: El reventón energético Vol. 17; no. 1; pp. 47 - 54
Main Authors Escobar Segovia, Kenny Fernando, Solórzano, Francisco, Murillo, Yandry, Chuchuca Aguilar, Fidel, Erazo Bone, Romel
Format Journal Article
LanguageSpanish
Published 2019
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Summary:Para el desarrollo óptimo de reservorios de hidrocarburos es necesario el uso de la simulación numérica de yacimientos, para lo cual se necesita una gran cantidad de datos tales como parámetros geológicos y de reservorio; por lo que se requiere un adecuado registro de información a lo largo de la vida de un campo. En campos antiguos con poca caracterización geológica y falta de un adecuado registro de información, tales como el campo Gustavo Galindo Velasco, en el cual se dificulta la implementación de un modelo de simulación numérica; debido a que la baja producción no justifica los elevados costos de ejecución y ajustes históricos de un proyecto de simulación. Al tratarse de un campo altamente depletado, con un historial de producción de más de cien años y con presiones de formación bajas; y considerando además la compleja geología de la Península de Santa Elena y la escasa información en ciertas secciones del campo dificulta que se realicen estudios en el yacimiento, lo cual limita las inversiones para el desarrollo del campo. Con la información limitada disponible se realizó un análisis estadístico multivariable de la Formación Santo Tomás de la Sección 68 del Campo Gustavo Galindo Velasco haciendo uso de: (1) Diseño de Experimentos (DOE), para determinar los factores más influyentes en la producción acumulada y de esta manera poder caracterizar las zonas con mayor potencial de producción; y (2) Regresión Lineal Múltiple, como método de análisis del comportamiento de la producción acumulada de petróleo bajo ciertos parámetros y condiciones
ISSN:1657-6527
2145-8502
DOI:10.18273/revfue.v17n1-2019005